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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于因果推理的APT杀伤链重构与预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119598455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411026064.9，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于因果推理的APT杀伤链重构与预测方法及系统是由赵尔凡;牛伟纳;张小松;侯安然;朱宇坤;许峰华设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果推理的APT杀伤链重构与预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及APT杀伤链重构与预测方法技术领域，提供了一种基于因果推理的APT杀伤链重构与预测方法及系统，旨在解决现有APT检测和防御技术中存在的多源异构数据整合困难、时空动态特征建模不足、杀伤链重构不准确、预测能力有限、可解释性差、实时性和准确性难以兼顾等问题。该方法包括获取多源异构数据，构建因果图构建，基于因果图进行多模态特征提取，获得节点初始特征表示；将节点初始特征表示输入时序因果图卷积学习算法，得到优化后的节点表示；基于优化后的节点表示执行杀伤链重构，获得可能的杀伤链序列；根据可能的杀伤链序列进行未来攻击路径预测，得到潜在的攻击路径；基于潜在的攻击路径生成可解释性分析报告。

本发明授权一种基于因果推理的APT杀伤链重构与预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于因果推理的APT杀伤链重构与预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多源异构数据，并基于所述多源异构数据执行数据预处理和因果图构建，得到初始因果图； 基于所述初始因果图进行多模态特征提取，获得节点初始特征表示； 将所述节点初始特征表示输入时序因果图卷积学习算法，得到优化后的节点表示； 基于所述优化后的节点表示执行杀伤链重构，获得可能的杀伤链序列； 根据所述可能的杀伤链序列进行未来攻击路径预测，得到潜在的攻击路径； 基于所述潜在的攻击路径生成可解释性分析报告； 以及根据所述可解释性分析报告执行模型更新与优化，实现对所述初始因果图的优化，并返回执行数据预处理和因果图构建步骤，形成闭环迭代；所述时序因果图卷积学习算法为量子启发的时空因果注意力图卷积网络，包括以下步骤： a初始化节点量子态向量|ψi； b进行T次迭代： b1基于所述节点量子态向量|ψi计算量子测量，得到节点特征hi； b2根据所述节点特征hi更新边权重wij； b3基于所述边权重wij计算多尺度注意力aij； b4利用所述多尺度注意力aij更新节点表示h′i； b5基于所述更新后的节点表示h′i更新量子态|ψi； c输出最终节点表示hi；其中，|ψi表示节点vi的量子态，hi表示节点vi的特征表示，wij表示节点vi和vj之间的边权重，aij表示节点vi对vj的注意力权重，T表示迭代次数。

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